A estas alturas no es probable que se obtengan respuestas para ninguna de estas observaciones y consultas.
Un analista de medios de comunicación reconocería al instante la naturaleza "dependiente" frente a la "independiente" de la información, es decir, que los abonos dependen de la publicidad en la radio. Ese analista también sabría que la publicidad suele venderse por partes del día, definidas aproximadamente como franja (de 12 a 6 de la mañana), madrugada (de 6 a 10 de la mañana), día (de 10 a 15 horas), etc. Por lo tanto, sería útil desglosar la información horaria en función del día.
En la descripción faltan datos clave. Por ejemplo, no se da ningún marco temporal para estos datos. ¿Se trata de un solo día? ¿Se trata de un agregado de varios días? ¿Es una serie temporal? ¿Cuál es la duración o el lapso de tiempo? Si se responde a estas cuestiones tan básicas, podrían evaluarse consideraciones como el peso de los anuncios, la distribución, los precios, la estacionalidad y el entorno editorial de la audiencia de las emisoras de radio para determinar su impacto en las suscripciones.
Otra consideración es la unidad de análisis de la publicidad. ¿Se trata de dólares gastados? ¿CPM (coste por mil oyentes alcanzados)? etc.
También es muy relevante la emisora de radio en la que se emitieron los anuncios. Es probable que se distribuyan por regiones (tal vez sí, tal vez no), pero según la descripción, parece que la información sobre las suscripciones está agregada y no está disponible a nivel regional. Esto obligaría a agregar también la información de advtg a partir del nivel de la emisora.
Estas son algunas consideraciones que complicarían poner esta información en una única "tabla de contingencia". Sin embargo, es posible elaborar varias tablas en las que se desglosen los datos de forma temporal, regional, por estaciones, etc.
Además, podrían construirse modelos predictivos adecuados en función del encuadre de la información que predijeran las suscripciones por parte del día y cualquier otro factor relevante. El resultado de estos modelos podría representarse, quizá no como una tabla de contingencia, pero sí como una tabla dinámica que comparara las suscripciones previstas con las reales en función de estos factores subyacentes.
